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毛利分析

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毛利分析是評估產品或服務賣價扣除直接成本後所剩利潤的過程。透過這項技能,可以了解哪些產品或專案帶來較高的獲利空間,協助企業做出定價策略、成本控制及資源分配的決策。在職場上具備這能力,能幫助團隊提升營運效率,避免虧損,並推動公司持續成長。簡單來說,就是用數據掌握賺錢的關鍵,讓營運更有方向和依據。
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毛利分析 學習推薦

蔡佳峻

會計師

2021/10/22

06 降價促銷是好的決策嗎?
下面圖1有兩個情境,不知道大家喜歡哪一種?
上一篇與大家聊到「毛利」
我喜歡稱之為「還沒有拔毛之前的利潤」,因為毛利=產品售價-生產成本(銷貨成本),尚未扣除公司的相關管銷費用。
也就是說,必須先有「毛利」,才有辦法支付後面的人事、租金、水電或是行銷等等「管銷費用」。
從另一個角度思考,如果我們的毛利率為10%,當我每花1塊錢的費用,我就需要做到10塊錢的營業額;但如果我們的毛利率為50%,當我每花1塊錢的費用,我只需要有2塊錢的營業額就夠了。
回到情境A與B,兩家公司都賺到了4萬元的毛利,從絕對金額來看,是一樣的,但從毛利率的角度,A公司毛利率20%,B公司則是40%,何者較好?
這其實沒有標準答案,我個人是偏好情境B,為什麼呢?因為毛利率較高,要賺到等額的毛利,所需的營業額較低,也可以讓我維持較低的營運費用,像是聘僱較少的人員、承租較小的辦公室或是購買較少的辦公設備等等。
因此,當有人問說:「如果我報價低一點,是否可以增加營收?」
我會覺得,這問題應該重新定義為「我要怎麼做,才能增加我的毛利?
畢竟,降價促銷會減損我們的毛利率,除非降價真的能帶來大量的營收,否則可能弊大於利,未來要想調漲價格可能也會更困難。
因此,下面要跟大家介紹,怎麼做毛利變動分析:
假設某公司產品A兩年度資料如下(圖2)
1.收入面變動分析
1-1 銷售量變動之影響
=銷售量變動數x第一年售價
=200 x 450
=90,000
1-2 單位售價變動之影響
=第一年銷量x單位售價變動數
=2,000 x (50)
=(100,000)
1-3 組合變動影響
=銷售量變動數x 單位售價變動數
=200 x (50)
=(10,000)
收入面影響合計=90,000-100,000-10,000=(20,000) (α)
2.成本面變動分析
2-1 銷售量變動之影響
=銷售量變動數x第一年成本
=200 x 160
=32,000
2-2 單位成本變動之影響
=第一年銷量 x 單位成本變動數
=2,000 x (5)
=(10,000)
2-3 組合變動影響
=銷售量變動數x 單位成本變動數
=200 x (5)
=(1,000)
成本面影響合計=32,000-10,000-1,000=21,000 (β)
3.毛利淨變動=α-β=(41,000)
透過這樣細部拆解毛利變動的原因,我們可以進一步瞭解毛利下降的主要原因:
●降價促銷使銷量增加,雖使毛利增加90,000-32,000=58,000
●但降價促銷,卻使毛利減少100,000
因此,某公司的降價促銷其實未蒙其利,先受其害。
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蔡佳峻

會計師

2021/10/20

05 暢銷商品繼續賣,對公司反而不利?
前面與大家聊到:
毛利=營業收入-營業成本
毛利率=毛利÷營業收入(每做1塊錢的生意,能賺幾塊的毛利)
毛利我又稱它為「還沒有拔毛之前的利潤」,因為毛利=產品售價-生產成本(銷貨成本),尚未扣除公司的相關管銷費用。也就是說,必須先有「毛利」,才有辦法支付後面的人事、租金、水電或是行銷等等「管銷費用」。
以下幾家大家耳熟能詳的公司,其毛利率都相當亮眼:
1.大立光:62.71%(註)
2.台積電:51.19%
3.統一超:33.67%
4.王品:43.4%
一般來說,毛利代表公司之產品或服務在市場上的接受程度,以及公司在產業中擁有獨特的競爭利基,甚至獨佔或寡佔市場。而毛利率越高,通常也代表這家公司的製造、銷售及研發部門的營運績效良好。
但前面我們提過,分析時必須用「相對」的概念,不能只看整體,那會見林不見樹,因此我們應將公司整體毛利進一步剖析:
●產品別毛利分析
●客戶別毛利分析
●地區別毛利分析
下圖為某公司產品別毛利分析,想請問大家,如果在總營收不變的前提下,您會選擇增加哪一項產品的銷售,以增加公司整體毛利呢?
我們可以觀察出:
1.產品甲:屬於日正當中的產品,市場需求高,非常熱賣,它的營收佔了公司總營收一半以上,但毛利率雖然面臨競爭者的加入而持續走低,僅有11.6%
2.產品乙&丙:屬於旭日東升的產品,公司有先進技術,市場需求成長快速,有高毛利,營收比重逐漸增加
3.產品丁&戊:屬於明日之星的產品,目前市場需求尚未浮現,但前景看好,有機會成為乙、丙的接班人
那麼,回到前面的提問,您會選擇增加哪一項產品呢?
依照我過往授課經驗,大多數學員會選擇增加乙、丙、丁或戊之銷售量。
然而實務上卻不見得如此,由於不是每一家公司都能做到像上圖一樣,清楚地分析公司每項產品個別的毛利率,這也是為什麼很多企業會選擇暢銷商品繼續大賣特賣,殊不知這樣反而適得其反,逐步拖累公司整體毛利,
因此,分析毛利時,必須進一步剖析,瞭解產品別(或客戶別)營收比重與毛利高低,找出主力商品(客戶)及未來潛力產品(客戶),才能發展出適當的產銷策略,帶領公司再創高峰。
註:資料來源:公開資訊觀測站,110年上半年度毛利,https://mops.twse.com.tw/mops/web/t163sb08
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04/20 08:00

AI學不完、工具看不懂?上班族的 AI 焦慮,不一定是壞事
當 AI 從科技新聞走進日常工作,愈來愈多上班族開始感受到一種新的職場壓力:明知道 AI 很重要,卻不知道該從哪裡開始學;想跟上趨勢,又怕自己學得太慢、用得不夠好。
這種焦慮,其實正成為許多職場工作者的共同心情。
只是,面對 AI,真正該解決的也許不是「我還不夠強」,而是「我能不能找到適合自己的學習節奏」。AI 時代需要的,不是每個人都變成技術專家,而是學會如何把工具變成工作助力。
為什麼 AI 讓上班族特別容易焦慮?
AI 帶來的焦慮,並不只是因為工具難學,而是它同時牽動了上班族對未來工作的想像與不安。
一方面,企業開始重視 AI 能力,市場也不斷強調 AI 素養的重要性;另一方面,多數上班族本來就已經被工作、績效、會議與生活壓得喘不過氣,很難再騰出完整時間從頭學習。當「學 AI」被視為一種不能不做的事,壓力自然就放大了。
更現實的是,AI 更新速度太快。今天大家在學聊天機器人,明天又開始討論簡報生成、自動化流程、影音製作與研究整理工具。資訊愈多,反而愈容易讓人陷入一種無力感:工具這麼多,我到底該先學哪個?
多數人的焦慮,來自怕自己跟不上
不少上班族對 AI 的不安,並不完全是因為不會使用,而是擔心自己來不及。
社群平台上,常常充滿別人用 AI 提升效率、快速完成工作的案例。看久了,很容易產生一種錯覺:是不是大家都已經很熟,只有自己還停在原地?
但事實上,很多人也都還在摸索。只是社群習慣呈現成果,不會呈現卡關與試錯的過程。你看到的是別人整理好的答案,卻沒有看見他們前面花了多少時間摸索。
所以,AI 焦慮某種程度上不是能力問題,而是比較帶來的壓力。當你把焦點放在「別人會多少」,就很容易忽略自己其實只是還沒找到最適合的起點。
AI 時代,不是學最多的人最有優勢
很多人一提到 AI,就會直覺認為自己必須懂很多工具、追很多新知、熟悉很多名詞,才算有競爭力。
但對大多數上班族來說,真正重要的從來不是「知道多少」,而是「能不能用得上」。
企業不一定在意你有沒有追到最新工具名稱,卻會在意你能不能把 AI 轉化成實際成果。例如更快整理資料、更有效率地產出內容、更清楚地撰寫提案、更順暢地處理日常溝通。換句話說,AI 能力不一定等於技術深度,更常是工作應用能力。
也因此,上班族其實不需要一開始就什麼都學。比起追著工具跑,更重要的是先回頭看:自己工作中最常卡住、最耗時、最需要優化的是哪一段流程。
面對 AI 學習焦慮,先從工作痛點開始
如果一開始就從熱門工具出發,很容易學到一半就失去方向。因為你可能知道工具很多功能,卻不知道它和自己的工作到底有什麼關係。
比較有效的方法,是直接從工作痛點出發。
例如,常常要寫文案的人,可以先學 AI 的發想、改寫與摘要能力;經常需要開會的人,可以先學如何用 AI 協助整理會議重點;常常做報告、寫企劃的人,也可以先練習讓 AI 協助架構內容、整理重點與修飾表達。
當 AI 能立刻幫你解決一個具體問題,學習就不再只是跟風,而會變成一種有感的工作升級。這時候,焦慮也會慢慢被掌控感取代。
不用一次學很多,先學會一件小事就好
很多上班族之所以遲遲沒有開始,不是因為沒意願,而是把目標設得太大。
像是「我要學會 AI 工作流」「我要變成 AI 高手」「我要跟上所有新工具」,這類目標聽起來很積極,實際上卻容易讓人更有壓力。因為目標太大,就會讓第一步變得很難跨出去。
相反地,真正適合忙碌工作者的方式,往往是從小處開始。今天先試著用 AI 幫忙整理一份資料,明天讓它協助修改一段文字,下週再試著建立一兩個常用的 prompt。這些看似很小,但只要能穩定累積,就會逐漸變成你的新工作習慣。
在 AI 時代,真正拉開差距的,常常不是誰學得最快,而是誰能持續地用。
接受一件事:你本來就不需要什麼都會
AI 工具不會停止更新,這代表幾乎沒有人能夠真的「全部學完」。
所以,上班族最需要建立的,不是無所不會的壓力,而是選擇的能力。你要知道哪些值得學、哪些與自己工作最有關、哪些能真正帶來效率提升。
例如,行銷人員需要的 AI 應用,可能和人資、業務、專案經理完全不同。每個職務的需求不同,本來就不需要用同一套標準衡量自己。
與其因為自己不懂某個熱門工具而焦慮,不如先問:這個工具和我的工作有關嗎?它能不能幫我解決實際問題?如果答案是否定的,那麼暫時不學,也不代表你落後。
AI 焦慮未必是壞事,關鍵在怎麼看待它
從另一個角度看,AI 焦慮其實也反映了一件事:你在意自己的成長,也在意自己是否能適應新的工作環境。
這不一定是壞事。
真正需要避免的,不是焦慮本身,而是被焦慮困住,最後既沒有開始,也沒有找到方法。只要把那份不安轉成比較務實的行動,例如先解決一個工作問題、先熟悉一種工具場景、先建立一個小小的使用習慣,它就有機會變成推動成長的力量。
對上班族來說,AI 不是一場非贏不可的競賽,而是一段新的工作適應期。你不用一開始就表現得很厲害,只要願意開始,就已經比停在原地更重要。
結語:與其害怕被 AI 取代,不如學會和 AI 一起工作
AI 正在改變職場,這件事已經很明確。只是,面對改變,最好的方法從來不是放大恐懼,而是重新調整自己的學習方式。
你不用什麼都懂,也不用急著證明自己很會用 AI。更重要的是,從自己的工作出發,找到最需要被優化的一個環節,然後讓 AI 成為你的協作工具。
未來更有競爭力的人,不一定是最懂 AI 的人,而是最能把 AI 融入工作、持續學習、持續調整的人。
所以,當你也感到 AI 學習焦慮時,也許可以先提醒自己:
你不是落後,只是在適應一個變化很快的新時代。
而所有真正有用的成長,都是從願意開始的那一步開始。
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